<TITLE>NAIST-IS-MT1651031: Kazuki Ohara</TITLE>
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<H2>パーティクルフィルタを用いた気象レーダ降雨予測システムにおける観測データ圧縮法</H2>
<H2>小原 一貴 (1651031)</H2>
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近年, ゲリラ豪雨とよばれる局地的豪雨が問題となっている. 局地的豪雨による災害の発生を事前に予測したり, 正確に状況を把握することにより, その被害を最小化することが望まれる. この対策の一つとして3次元の雨粒分布計測が可能なフェーズドアレイ気象レーダが開発されており, 高い時間分解能, 空間分解能の観測が可能になってきている. しかし, フェーズドアレイ気象レーダで取得されるデータ量は膨大であり, 観測した生データを必要とされる場所に伝送することは現実的ではない. そこで, 本発表では, 観測データを3次元ボリュームにモデル化することで, その量を圧縮する手法を提案する. この手法を用いることにより, 伝送速度が数 [Mbps] 程度の低速なインターネット回線を使用したデータ伝送が可能となる. さらに, 圧縮したデータにパーティクルフィルタを用いた降雨予測を行うシステムを提案する. 提案システムは, 3次元ボリュームモデルにおける各雨塊の移動速度や降雨強度などを状態として粒子モデルを構築する. 本発表では, 気象レーダが観測したデータを圧縮したのち伝送し計算機において解析を行うモデルを想定し設定したシステムモデルを示し, 以下の３点の評価を行う. (1)パーティクルフィルタの性能を左右するパラメータと降雨予測の性能の関係 (2)パーティクルフィルタの粒子数と観測データの時間分解能による予測精度の変化 (3)データ伝送時に行うデータ圧縮の割合と降雨予測の性能の関係 これらを実際に観測されたデータを計算機にとり込み，シミュレーションによってその特性を評価する.
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